1、
2025年大学一年级（人工智能技术应用）数据挖掘基础阶段测试题及答案
（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______
第I卷（选择题 共30分）
答题要求：本卷共6题，每题5分。在每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。
1. 以下哪种算法不属于数据挖掘中的分类算法？（ ）
A. 决策树算法
B. 支持向量机算法
C. K近邻算法
D. 聚类算法
2. 数据挖掘中，用于评估分类模型性能的指标不包括以下哪项？（ ）
A. 准确率
B. 召回率
C. F1值
D. 均方误差
3. 以下关于关联规则挖
2、掘的说法，错误的是（ ）
A. 关联规则挖掘旨在发现数据中频繁出现的项集和规则
B. 支持度表示项集在数据集中出现的频率
C. 置信度表示在包含A的事务中同时包含B的概率
D. 提升度大于1表示规则具有实际价值
4. 数据挖掘中，处理缺失值的方法不包括（ ）
A. 删除含有缺失值的记录
B. 用均值填充缺失值
C. 用模型预测缺失值
D. 直接忽略缺失值
5. 以下哪种数据预处理技术可以将连续型数据转换为离散型数据？（ ）
A. 归一化
B. 离散化
C. 标准化
D. 特征选择
6. 数据挖掘的流程不包括以下哪个阶段？（ ）
A. 数据采集
B. 数
3、据清洗
C. 模型评估
D. 模型部署
第II卷（非选择题 共70分）
二、填空题（共20分）
答题要求：本大题共4空，每空5分。请将答案填写在相应的横线上。
1. 数据挖掘的主要任务包括分类、______、关联规则挖掘、聚类分析等。
2. 决策树算法中，选择划分属性的常用准则有信息增益、______等。
3. 支持向量机算法的核心思想是找到一个最优的______，将不同类别的数据分开。
4. 聚类分析中，常用的距离度量方法有欧氏距离、______等。
三、简答题（共15分）
答题要求：请简要回答以下问题，每题5分。
1. 简述数据挖掘中分类算法的基本原理。
4、
2. 什么是数据挖掘中的特征选择？有哪些常用的特征选择方法？
3. 简述关联规则挖掘中支持度、置信度和提升度的含义。
四、案例分析题（共20分）
材料：某电商平台收集了用户的购买记录数据，包括用户ID、购买商品名称、购买时间、购买金额等信息。现在想要通过数据挖掘技术分析用户的购买行为模式，挖掘出有价值的信息。
答题要求：请根据上述材料，回答以下问题，每题10分。
1. 请提出一种可能的数据挖掘任务，并说明理由。
2. 若要进行关联规则挖掘，你认为哪些商品之间可能存在关联关系？请举例说明。
五、算法设计题（共15分）
材料：给定一个数据集，包含多个样本，每个样本有多个特
5、征。要求设计一个简单的K近邻分类算法，对新的样本进行分类。
答题要求：请描述K近邻分类算法的基本步骤，并说明如何根据给定数据集实现该算法。（15分）
答案：
1. D
2. D
3. C
4. D
5. B
6. A
二、1. 回归分析
2. 信息增益率
3. 超平面
4. 曼哈顿距离
三、1. 分类算法是根据已知类别标记的训练数据，构建分类模型，然后将该模型用于预测未知样本的类别。它通过对训练数据的学习，找到数据中不同类别之间的特征差异，从而建立起分类规则。
2. 特征选择是从原始特征中选择出最具代表性、最能有效区分不同类别的特征子集的过程。常用方法有：基于过
6、滤的方法，如信息增益、卡方检验等；基于包装的方法，如决策树归纳、递归特征消除等；基于嵌入的方法，如LASSO回归等。
3. 支持度表示项集在数据集中出现的频率；置信度表示在包含A的事务中同时包含B的概率；提升度大于1表示规则具有实际价值，它衡量了使用规则进行预测比不使用规则进行预测的准确性提升程度。
四、1. 可以进行关联规则挖掘，理由是通过分析用户购买商品之间的关联关系，能了解用户的购买偏好和行为模式，比如发现用户在购买某类商品时经常会同时购买另一类商品，从而为电商平台进行精准营销、商品推荐等提供依据。
2. 例如，购买笔记本电脑的用户可能经常会购买鼠标、键盘等配件。因为笔记本电脑与这些配件在功能上有一定关联，用户在使用笔记本电脑时通常需要这些配件来辅助工作或娱乐。
五、K近邻分类算法基本步骤：1. 计算新样本与训练集中所有样本的距离。2. 选择最近的K个邻居。3. 根据K个邻居的类别进行投票（分类问题）或计算平均值（回归问题）来确定新样本的类别。实现时，首先计算新样本与每个训练样本的距离（如欧氏距离），然后按距离排序找到K个最近邻，最后统计K个邻居中各类别的数量，数量最多的类别即为新样本的预测类别。
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